Buckets:
| # Introduzione | |
| Nel [Capitolo 2](/course/chapter2) abbiamo scoperto come utilizzare i tokenizzatori e i modelli preaddestrati per effettuare delle predizioni. Ma cosa fare se si vuole affinare un modello preaddestrato col tuo dataset? Lo scopriremo in questo capitolo! Impareremo: | |
| {#if fw === 'pt'} | |
| * Come preparare un grande dataset dall'Hub | |
| * Come usare l'API di alto livello `Trainer` per affinare un modello | |
| * Come usare un ciclo di addestramento personalizzato | |
| * Come utilizzare la libreria 🤗 Accelerate per eseguire facilmente quel ciclo di addestramento personalizzato su qualsiasi sistema distribuito | |
| {:else} | |
| * Come preparare un grande dataset dall'Hub | |
| * Come usare Keras per affinare un modello | |
| * Come usare Keras per ottenere delle predizioni | |
| * Come usare una metrica personalizzata | |
| {/if} | |
| Per caricare i checkpoint di addestramento sull'Hub di Hugging Face è necessario un account huggingface.co: [creare un account](https://huggingface.co/join) | |
Xet Storage Details
- Size:
- 965 Bytes
- Xet hash:
- 4d6e0ef726c2e1e381686fd94b173d6abcb2bf2e2f5663ca1673abb596c3aa41
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Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.